Análisis de los factores críticos basado en minería de datos en la toma de decisiones de la estancia del paciente diagnosticado con neumonía por SARS-CoV-2 en el servicio de hospitalización de un establecimiento de salud del Perú

Abstract

Este trabajo de investigación es para un centro asistencial de salud (CAS) de nivel III del Perú, a inicios del mes de marzo del año 2020 hemos atravesado una epidemia denominada coronavirus COVID-19, la cual genero un peligro de salud mundial que diferencio nuestro tiempo y ha sido el mas grande desafío que hicimos frente desde la segunda guerra mundial. Es por ello, que el propósito de este documento es que contribuya con la duración de la estancia hospitalaria del paciente (LOS) diagnosticados por neumonía por SARS-CoV-2 en el servicio de hospitalización de un CAS de Lima en el Perú.

Se tomó un conjunto de datos clínicos para el estudio de 410 pacientes diagnosticados por neumonía por SARS-CoV-2 de un CAS de Lima en el Perú, del mes de julio del 2020 a noviembre del 2020. En base a ello, se utilizaron algunos métodos de aprendizaje automático de minería de datos, de los cuales el método del algoritmo de clasificación J48 condujo a mejores resultados en la identificación de factores que afectan la duración de la estancia hospitalaria del paciente.

This research work is for a level III health care center (CAS) in Peru, at the beginning of March 2020 we have gone through an epidemic called coronavirus COVID-19, which generated a global health danger that differentiated our time and it has been the biggest challenge we have faced since the second world war. For this reason, the purpose of this document is to contribute to the length of stay (LOS) of patients diagnosed with SARS-CoV-2 pneumonia in the hospitalization service of a CAS in Lima in Peru.

A set of clinical data was taken for the study of 410 patients diagnosed with SARS-CoV-2 pneumonia from a CAS in Lima in Peru, from July 2020 to November 2020. Based on this, some data mining machine learning methods were used, of which the J48 classification algorithm method led to better results in identifying factors that affect the duration of the patient’s hospital stay.